45、机器学习：从基础到前沿的全面洞察

机器学习：从基础到前沿的全面洞察

1. 机器学习的现状与基础

如今，我们能通过多种方式接触到机器学习，网络资源的爆发为应用开发提供了极大支持。我们可以借助专业多媒体材料快速了解基本概念，也能找到辅助应用设计的相关资料。

机器学习中有两种重要的函数表示方式：
- 原表示 ：计算模型依赖一组可学习参数，这些参数在一定程度上综合了所有训练示例。
- 对偶表示 ：每个可学习参数直接与对应的示例相关联。

2. 深度学习的崛起与影响

大约十年前，浅架构（与对偶表示相关）因缺乏组合能力和其他局限性而受到强烈批评。以Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和Yann Le Cun为代表的一批人倡导原空间中深度架构的力量，引发了对连接主义模型的新一轮兴趣。

深度学习不仅在科学领域，而且在现实生活中都产生了巨大影响，例如在计算机视觉、自然语言处理和生物信息学等领域都取得了成功应用。以下是深度学习在不同领域的应用示例：
| 领域 | 应用举例 |
| — | — |
| 计算机视觉 | 图像识别、目标检测等 |
| 自然语言处理 | 机器翻译、文本分类等 |
| 生物信息学 | 基因序列分析、蛋白质结构预测等 |

在数据收集方面，2008年夏天，Fei - Fei Li及其团队发现了众包平台Amazon Mechanical Turk，并利用它收集了数百万张带标签的图像。其他实验室也进行了相关工作，取得了令人瞩目的数据收集成果。

3. 基于约束的统一视角